6.1 Sol vs 6 Astra：价格、编程表现与选择指南
对比 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 的 API 价格、编程证据、速度和推理设置。用费用计算器估算支出，按实际任务选择合适模型。
最近更新: 2026-10-25
预算有限的复杂工作，可以先试 GPT-6.1 Sol；当困难推理、遗漏细节或反复返工的代价更高时，评估 GPT-6 Astra。 这是基于公开证据的使用建议，本站没有进行独立的模型对测。
搜索“6.1 sol vs 6 astra”的人，通常是在选择 OpenAI 模型。两者的主要差别在于能力与费用的取舍，版本号更高不代表 Sol 的定位高于 Astra。GPT-6.1 Sol 也不同于 GPT-6 Sol，阅读测试结果时应核对完整名称。
GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 参数速览
| 对比项 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| 模型 ID | gpt-6.1-sol | gpt-6-astra |
| 定位 | 以较低费用处理复杂工作 | 处理最高难度的工作 |
| 标准输入 / 百万 token | 2 美元 | 10 美元 |
| 缓存输入 / 百万 token | 0.10 美元 | 1 美元 |
| 标准输出 / 百万 token | 10 美元 | 50 美元 |
| 上下文窗口 | 1,050,000 token | 1,050,000 token |
| 最大输出 | 128,000 token | 128,000 token |
| 输入 / 输出 | 文本和图片 / 文本 | 文本和图片 / 文本 |
| API 推理强度 | low、medium、high、xhigh、max | low、medium、high、xhigh、max |
依据：Sol 官方参数、Astra 官方参数及 API 价格表。表中价格采用 Standard 处理模式，输入不超过 272,000 token。API 费用与 ChatGPT、Codex 订阅额度分别计算。
价格：“便宜五倍”究竟能省多少？
在未缓存输入与计费输出用量相同的条件下，Sol 的 Standard token 费用低 80%。缓存输入的价格比例不同。每个成功任务能否节省 80%，还取决于重试、推理、工具费用和人工审核时间。
例如，一次任务使用 20,000 个未缓存输入 token 和 5,000 个计费输出 token，Sol 约为 0.09 美元，Astra 约为 0.45 美元。重复 1,000 次，分别为 90 美元与 450 美元，未计额外费用。可以在下方修改用量。
估算 Standard API token 费用
GPT-6.1 Sol
$90.00
预计总费用 · 美元
GPT-6 Astra
$450.00
预计总费用 · 美元
按 2026 年 10 月 25 日核查价格估算。输出包含计费推理 token；不含缓存、工具、重试、区域附加费或订阅费，假设每次用量相同。输入仅在浏览器内计算。
当提示词输入超过 272,000 token，两款模型都对整个请求使用较高费率：输入与缓存费率为 2 倍，输出为 1.5 倍。计算器会自动调整输入与输出费率。Fast、Ultrafast、Batch、Flex、区域处理及第三方平台可能使用不同价格，对比时应保持计费模式一致。
基准测试：部分指标接近，不代表所有任务相同
| 指标 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Intelligence Index v4.3.2（越高越好） | 52 | 53 |
| 输出速度（token/秒） | 59 | 66 |
| 每项 Intelligence Index 任务的平均费用 | 0.72 美元 | 3.26 美元 |
数据来自测试机构自己的 Artificial Analysis 对比页。Intelligence Index 是综合指数，不是正确率百分比。任务费用和输出速度仅反映该测试环境，不能直接代替你应用的账单或完整任务耗时；数据更新后也可能变化。
一个更具体的编程案例来自 OpenAI 的软件维护实践：清理过期实验时，Sol Ultra 找到 131 项经审核接受的问题，费用为 15.12 美元；Astra Ultra 找到 142 项，费用为 109.06 美元；Sol Medium 找到 86 项，费用为 5.27 美元。作者指出，Sol 漏掉了一些涉及依赖关系的情况。这能帮助理解特定工作流的质量与费用取舍，但不能证明某款模型在所有编程任务上获胜。此处 Ultra 是案例中的 Codex 设置，并非 API 的 reasoning.effort 参数值。
按任务选择：什么时候用 Sol，什么时候用 Astra？
下面是结合官方模型选择指南给出的起点，最终以你自己的验收标准判断。
| 任务 | 建议起点 | 重点检查 |
|---|---|---|
| 常规修复、测试与重复性代码维护 | Sol，medium 或 high | 检查是否通过、改动范围、审核时间 |
| 陌生架构或难定位的跨系统故障 | 尽早评估 Astra | 根因、依赖和遗漏的约束 |
| 固定来源的研究简报或文档摘要 | Sol，配合明确清单 | 来源覆盖、引用和遗漏 |
| 需求模糊、证据冲突的分析 | 对比 Astra 与 Sol | 推理质量和人工修正量 |
| 浏览器和计算机操作 | 让两款完成整个工作流 | 最终文件或页面状态、错误恢复 |
Sol 一定比 Astra 快 30% 吗？
不能这样概括。每秒输出 token 数、首次响应等待和得到可用结果的总时间是三个指标，都会受到推理强度、处理模式、工具和重试影响。上面的 Artificial Analysis 快照中，Max 档 Astra 的输出吞吐反而更高。应在实际使用的平台上，让两者完成相同任务后比较总耗时。
另一个视角来自 Endor Labs 10 月 2 日的 Codex 安全编程测试：Sol 与 Astra 的任务耗时中位数分别为 7.9 和 11.6 分钟，功能通过率分别为 77.7% 和 82.1%。它支持 Sol 在该任务集与运行框架中的速度优势，不能推广为所有产品与任务都更快。
Sol 一定更省 Codex 额度吗？
API 价格不能推导出固定的 Codex 额度倍数。产品可用性和限制会变化，请查看当前 Codex 价格与用量说明以及自己账号的用量界面。个别用户的体验不能保证你也能获得相同比例的节省。
用自己的任务做一次公平对比
- 选一项常规任务、一项复杂任务和一项过去失败的任务，提前写清成功标准。
- 使用相同初始文件、提示词、工具和交付要求，分别开启新会话，限定重试次数。
- 先用相同可选推理档位和处理模式，再分别调优；相同档位名称不代表相同计算量。
- 记录成功结果数、完整耗时、所有尝试的费用，以及人工修正分钟数。
- 比较总费用 ÷ 被接受的结果数。零成功时记录失败，不计算单次成功费用。
可以给两款模型使用同一份任务说明：
使用[输入资料]完成[任务]。保留[约束条件]。成功标准为[检查与交付物]。说明假设和未解决的问题，只报告实际执行过的检查。
Sol 达到质量标准时继续使用；出现可识别的失败，或任务难度提高时，再评估 Astra。比较升级流程时也要计入第一次尝试的费用，不能默认“先 Sol 后 Astra”总是更省。
需要把任务描述得更清楚？可以阅读 提示词写作指南，或使用免费提示词工具。刚开始接触 AI 助手，可以先看 ChatGPT 入门教程。
来源与纠错
价格、参数及文中测试数据核查于 2026 年 10 月 25 日。本文结合官方文档、测试机构自己的测量与单独标明的使用建议；后续变化请以链接来源为准。内容纠错：jimmysenior360@gmail.com。